<template>
	<Layout :tab-name="tabName">
<!--		<section class="rn-service-area rn-section-gap">-->
<!--		    <div class="container">-->
<!--		        <div class="row row&#45;&#45;30">-->
<!--		            <div class="col-lg-12">-->
<!--		                <SectionTitle-->
<!--		                        class="mb&#45;&#45;10"-->
<!--		                        text-align="center"-->
<!--		                        subtitle="中国软件杯"-->
<!--		                        title="目标检测"-->
<!--		                        description="在单幅图像或序列图像中将感兴趣的目标与背景分割开来<br /> 从图像中识别和解译有意义的物体实体而提取不同的图像特征"-->
<!--		                        data-aos="fade-up"-->
<!--		                        data-aos-delay="60"-->
<!--		                />-->
<!--		            </div>-->
<!--		        </div>-->
<!--		    </div>-->
<!--		</section>-->
		<MyDrawer/>
<!--		目标检测 type=3-->
		<UploadPic :split-data="splitThreeData" :op-type="3"/>
		<Separator/>
		
		<div class="rwt-tab-area rn-section-gap">
		    <div class="container">
		        <div class="row mb--40">
		            <div class="col-lg-12">
		                <SectionTitle
		                    text-align="center"
		                    subtitle="mainpoint"
		                    title="技术要点与介绍"
		                    data-aos="fade-up"
		                    data-aos-delay="60"
		                />
		            </div>
		        </div>
		        <Tab :tab-data="tabData"/>
		    </div>
		</div>
		
		<Separator/>
		
		<div class="rn-accordion-area rn-section-gap">
		    <div class="container">
		        <div class="row">
		            <div class="col-lg-10 offset-lg-1">
		                <SectionTitle
		                    class="mb--30"
		                    text-align="center"
		                    subtitle="Q&A"
		                    title="问答"
		                    data-aos="fade-up"
		                    data-aos-delay="60"
		                />
		            </div>
		        </div>
		        <div class="row mt--35 row--20">
		            <div class="col-lg-10 offset-lg-1">
		                <Accordion
		                    id="accordionExampleOne"
							:accordion-content="[
							    {
							        id: 'One',
							        title: '目标检测的难点有哪些？',
							        description: '遮挡，目标物体相互遮挡和目标物体被背景遮挡;截断，部分物体被图片截断，在图片中只能显示部分物体;小目标，相对输入图片大小，目标物体所占像素点极少;旋转角度学习，物体的朝向不同，但是对应特征相同，旋转角的有效学习有较大难度'
							    },
							]"
		                    data-aos="fade-up"
		                    data-aos-delay="60"
		                />
		            </div>
		        </div>
		    </div>
		</div>
	
	</Layout>
	
</template>

<script>
	import Layout from '../../components/common/Layout.vue'
	import SectionTitle from '../../components/elements/sectionTitle/SectionTitle.vue'
	import Separator from '../../components/elements/separator/Separator.vue'
	import Tab from '../../components/elements/tab/Tab.vue'
	import Accordion from '../../components/elements/accordion/Accordion.vue'
	import UploadPic from "../../components/function/UploadPic";
	import MyDrawer from "../../components/modal/MyDrawer";

	export default {
	    name: 'ObjectDetection',
	    components: {MyDrawer, UploadPic, Layout,SectionTitle,Separator,Tab,Accordion},
	    data() {
	        return {
				tabName:3,
				splitThreeData: {
					image: 'ObjectDetection_example.png',
					// url:this.$global.apiUrl+'ai/objectDetection',
				    title: '目标检测',
					links:[{
						funcName:'目标提取',
						funcLink:'objectExtraction'
					}, {
						funcName:'变化检测',
						funcLink:'changeDetection'
					},{
						funcName:'地物分类',
						funcLink:'terrainClassification'
					},],
				    description: 'PPYOLO模型，在RSOD遥感影像目标检测数据集上bbox mAP：88.56',
				},
	            tabData: {
	                tabImage: 'ObjectDetection.jpg',
	                tabContent: [
						{
						    id: 1,
						    menu: '概述',
						    content: `<p>
							目标检测的任务是要分割“我们不关心”的背景从而获取“我们所关心”的前景目标.因此, 目标检测方法可以分为基于背景建模的目标检测方法和基于前景建模的目标检测方法。
							<br/><br/>其中, 基于背景建模的方法通过对背景进行估计, 建立起背景模型与时间的关联关系, 将当前帧与所建背景模型进行对比作差, 间接地分离出运动前景, 最后经过前景分割得到跟踪目标；基于前景目标建模的方法则是采用灰度、颜色、纹理等同质特征, 建立起跟踪目标的表观模型, 并设计适当的分类器对其进行分类与检测。
							</p>`,
						},
	                    {
	                        id: 2,
	                        menu: '基于背景建模',
	                        content: 
	                    	`<p>
	                    	基于背景建模的方法将当前帧与背景参考模型进行比对, 再通过阈值法来判断各个像素是否属于运动前景, 最终对检测出的运动前景进行分割得到跟踪目标。
	                    	<br/><br/>基于背景建模的目标检测方法一般包含背景模型的初始化、模型维护及前景检测与分割等步骤。实际场景中背景因受光照变化、场景中目标的进入或退出等因素的影响而时刻发生变化, 准确的背景模型变得难以获取.因此如何构造鲁棒、自适应的背景模型是基于背景建模的运动目标检测算法的关键。
	                    	</p>`,
	                    },
	                    {
	                        id: 3,
	                        menu: '基于前景目标建模',
	                        content:
	                    	`<p>
	                    	基于目标建模的目标检测方法通常分为离线训练与在线检测两个阶段.离线训练阶段对训练样本中的前景目标与背景分别进行特征表达, 建立起目标或背景表观模型, 再进行分类器训练得到分类器模型。
	                    	<br/>在线检测阶段对测试样本在多个尺度上进行滑动窗口扫描后, 采用同样的特征表达方法建立起表观模型, 然后再用离线阶段训练得到的分类器模型对其进行分类, 从而判断各个窗口是否为前景目标。与基于背景建模的方法不同, 该类方法不受场景限制, 应用范围相对较广泛, 且检测结果不需要进行再度分割。
	                    	</p>`,
	                    },
	                ]
	            }
	        }
	    },
		methods:{

		}
	}
</script>

<style>
</style>